Diffusion policy 的输入是图像,输出是action,图像是condition。 具体来说,从高斯噪声开始,基于机器人的视觉观测,训练一个神经网络去预测动作的梯度,去除噪声。 经过几轮这样的去噪步骤它将为我们提供一条清晰且易于观察的动作轨迹,整个去噪过程就是Diffusion Policy。 2 Why Diffusion Policy 1 多模态 这是最大的优势。
除了作为Diffusion Policy的一作,迟宬也是RSS 2022 Best Paper “Iterative Residual Policy for Goal-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Objects”的一作;此外他也参与了RoboNinja(切牛油果)和DextAIRity(吹风叠衣服)两篇很有趣的操作工作(将机器人的手牵向人类的手:灵巧操作华人论文综述)。关于宋舒然...
("gradio launch") # gradio uses a very open CORS policy via app.user_middleware, which makes it possible for # an attacker to trick the user into opening a malicious HTML page, which makes a request to the # running web ui and do whatever the attacker wants, including installing an ...
内容: 原文链接: ## Diffusion Policy系列文章笔记(一):DQL/SfBC/IDQL 这系列知乎博客是阅读diffusion policy系列文章的笔记,记录的文章基本是我读过的觉得非常有insight的,我尽可能按照方法的相关程度连接起来,保证博客阅读的流畅性。第一个博客包括的文章有:Diffusion Q-learning (DQL), Selecting from Behavior Ca...
response-content-disposition=inline%3B+filename*%3DUTF-8%27%27open_clip_pytorch_model.bin%3B+filename%3D%22open_clip_pytorch_model.bin%22%3B&response-content-type=application%2Foctet-stream&Expires=1726110919&Policy=eyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IkNvbmRpdGlvbiI6eyJEYXRlTGVzc1RoYW4iOnsiQVdTOkVwb2No...
就在几周前,北大-兔展AIGC联合实验室就推出了登上知乎热搜第一的的大语言模型产品ChatLaw,在全网带来千万曝光同时,也引发了一轮社会讨论。 联合实验室将聚焦以CV为核心的多模态大模型,在语言领域继续深挖ChatLaw背后的ChatKnowledge大模型,解决法律金融等垂直领域防幻觉,可私有化、数据安全问题。
https://github.com/Stability-AI/generative-models/blob/main/model_licenses/LICENSE-SDXL1.0 当然这份 license 读起来很是生涩。可以看看知乎上的解读: https://zhuanlan.zhihu.com/p/626686691 涉及法律的条文,很难读,这里划重点:可商用,可以复制、使用和再分发。
作者发现使用位置控制的DP(diffusion policy)要比使用速度控制的DP效果更好,作者认为有两个主要原因: 1.动作的多模性在位置控制模式中更加明显。因为DP比现有的方法更能表示动作的多模式,我们推测其会更少地被现有的方法的缺点所影响(过去的缺点导致位置控制做不好) ...
通过直接对机器人动作进行建模，Diffusion Policy 使得机器人能够更加逼真、灵活地执行任务，并展现出多样化...
Diffusion Policy can express long-horizon multimodailty: 这种能力指的是以不同顺序完成不同的子目标,本文发现Diffusion Policy能够远远超出其它baseline Diffusion Policy can better leverage position control: 如图5 The tradeoff in action horizon: 本文发现action horizon在较少时无法保持一致性或对idle action进行...